使用机器学习技术进行时间序列缺失数据填充：基础方法与入门案例
在时间序列分析领域中，数据缺失是一个不可避免的挑战。无论是由于传感器故障、数据传输中断还是设备维护等原因，这些缺失都会对数据分析和预测造成显著影响。传统的处理方法，如前向填充或简单插值，虽然实现简单，但在处理复杂数据时往往表现不足。 具体来说，当时间序列具有以下特征时，传统方法的局限性就会显现： 存在复杂的非线性模式 包含多层次的趋势变化 数据波动性较大 本文将通过实际案例，详细探讨如...
大模型评测案例
在大模型时代，模型评测是衡量性能、精选和优化模型的关键环节，对加快AI创新和实践至关重要。PAI大模型评测平台支持多样化的评测场景，如不同基础模型、微调版本和量化版本的对比分析。本文为您介绍针对于不同用户群体及对应数据集类型，如何实现更全面准确且具有针对性的模型评测，从而在AI领域可以更好地取得成就。
利用机器学习预测股市趋势：一个实战案例
在投资领域，预测股市趋势一直是一个重要的话题。传统的分析方法主要依赖于财务指标和图表分析，但这些方法往往无法准确预测市场的短期波动。近年来，随着机器学习技术的发展，越来越多的研究者开始尝试使用这些技术来预测股市趋势。 机器学习是一种人工智能的分支，它通过训练算法来识别数据中的模式。在股市预测中，我们可以使用历史数...
Hadoop与机器学习的融合：案例研究
引言 随着大数据技术的发展，Hadoop已经成为处理大规模数据集的重要工具。同时，机器学习作为一种数据分析方法，在各个领域都有着广泛的应用。本文将介绍如何利用Hadoop处理大规模数据集，并结合机器学习算法来挖掘有价值的信息。我们将通过一个具体的案例研究——基于用户行为数据预测用户留存率——来展开讨论。 技术栈 Hadoop: 分布式存储与...
机器学习PAI的Notebook里面的案例，能够一次性拷贝到我的环境里运行吗？
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【机器学习】CART决策树算法的核心思想及其大数据时代银行贷款参考案例——机器认知外界的重要算法
✈✈✈✈引言✈✈✈✈ CART算法既可以用于分类问题，也可以用于回归问题，这使得它在多个领域都有广泛的应用。例如，在电商推荐系统中，CART算法可以用于构建商品推荐模型，提高用户购物体验和销售额；在金融风控领域，CART算法可以应用于信用评分和欺诈检测等场景，帮助银行和其他金融机构降低风险。 相比于其他决策树算法（如ID3和C4.5），CART算法具有更强的适用性。...
机器学习之聚类——双聚类简介及简单案例
引子：高大上的生物学 在生物学领域，为了研究基因表达 ，通常使用微阵列记录mRNA分子的含量并对基因的表达强度进行推断。它可以记录人体大量乃至全部基因在不同环境下的表达强度，并以矩阵形式进行储存，这些以矩阵形式存储的数据，被称为基因表达数据。 ...
机器学习之sklearn基础——一个小案例，sklearn初体验
工欲善其事，必先利其器 子曰：“工欲善其事，必先利其器。居是邦也，事其大夫之贤者，友其士之仁者。” 各位爱好机器学习的小伙伴们，大家好！在我们学习和工作中，使用好的工具会事半功倍。sklearn就是一把机器学习领域的瑞士军刀。有了它，很多事情就变得简单了！ ...
【阿旭机器学习实战】【30】二手车价格预估--KNN回归案例
1. 加载数据 import pandas as pd import matplotlib import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import seaborn as sns ...
【阿旭机器学习实战】【29】产品广告投放实战案例---线性回归
问题描述 你所在的公司在电视上做产品广告, 收集到了电视广告投入x(以百万为单位)与产品销售量y(以亿为单位)的数据. 你作为公司的数据科学家, 希望通过分析这些数据, 了解电视广告投入x(以百万为单位)与产品销售量y的关系. 假设x与y的之间的关系是线性的, 也就是说 y = ax + b. 通过线性回归(Linear Regression), 我们就可以得知 a 和 b 的值...
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人工智能平台 PAI（Platform for AI，原机器学习平台PAI）是面向开发者和企业的机器学习/深度学习工程平台，提供包含数据标注、模型构建、模型训练、模型部署、推理优化在内的AI开发全链路服务，内置140+种优化算法，具备丰富的行业场景插件，为用户提供低门槛、高性能的云原生AI工程化能力。
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